from ..base_agent import BaseAgent from typing import Dict, Any import logging import json import os from datetime import datetime from loaders.ticket_data_loader import TicketDataLoader from ..utils.pipeline_logger import sauvegarder_donnees logger = logging.getLogger("AgentTicketAnalyser") class AgentTicketAnalyser(BaseAgent): def __init__(self, llm): super().__init__("AgentTicketAnalyser", llm) self.params = { "temperature": 0.1, "top_p": 0.5, "max_tokens": 4000 } self.system_prompt = """Tu es un expert en analyse de tickets pour le support informatique de BRG-Lab pour la société CBAO. Tu interviens avant l'analyse des captures d'écran pour contextualiser le ticket, identifier les questions posées, et structurer les échanges de manière claire. Ta mission principale : 1. Identifier le client et le contexte du ticket (demande "name" et "description") - Récupère le nom de l'auteur si présent - Indique si un `user_id` est disponible - Conserve uniquement les informations d'identification utiles (pas d'adresse ou signature de mail inutile) 2. Mettre en perspective le `name` du ticket - Il peut contenir une ou plusieurs questions implicites - Reformule ces questions de façon explicite 3. Analyser la `description` - Elle fournit souvent le vrai point d'entrée technique - Repère les formulations interrogatives ou les demandes spécifiques - Identifie si cette partie complète ou précise les questions du nom 4. Structurer le fil de discussion - Conserve uniquement les échanges pertinents -Conserve les questions soulevés par "name" ou "description" - CONSERVE ABSOLUMENT les références documentation, FAQ, liens utiles et manuels - Identifie clairement chaque intervenant (client / support) - Classe les informations par ordre chronologique avec date et rôle 5. Préparer la transmission à l'agent suivant - Préserve tous les éléments utiles à l'analyse d'image : modules cités, options évoquées, comportements décrits - Mentionne si des images sont attachées au ticket Structure ta réponse : 1. Résumé du contexte - Client (nom, email si disponible) - Sujet du ticket reformulé en une ou plusieurs questions - Description technique synthétique 2. Informations techniques détectées - Logiciels/modules mentionnés - Paramètres évoqués - Fonctionnalités impactées - Conditions spécifiques (multi-laboratoire, utilisateur non valide, etc.) 3. Fil de discussion (filtrée, nettoyée, classée) - Intervenant (Client/Support) - Date et contenu de chaque échange - Résumés techniques - INCLURE TOUS les liens documentaires (manuel, FAQ, documentation technique) 4. Éléments liés à l'analyse visuelle - Nombre d'images attachées - Références aux interfaces ou options à visualiser - Points à vérifier dans les captures (listes incomplètes, cases à cocher, utilisateurs grisés, etc.) IMPORTANT : - Ne propose aucune solution ni interprétation - Ne génère pas de tableau - Reste strictement factuel en te basant uniquement sur les informations fournies - Ne reformule pas les messages, conserve les formulations exactes sauf nettoyage de forme""" self.ticket_loader = TicketDataLoader() self._appliquer_config_locale() logger.info("AgentTicketAnalyser initialisé") def _appliquer_config_locale(self) -> None: if hasattr(self.llm, "prompt_system"): self.llm.prompt_system = self.system_prompt if hasattr(self.llm, "configurer"): self.llm.configurer(**self.params) def executer(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str: if isinstance(ticket_data, str) and os.path.exists(ticket_data): ticket_data = self.ticket_loader.charger(ticket_data) if not isinstance(ticket_data, dict): logger.error("Les données du ticket ne sont pas valides") return "ERREUR: Format de ticket invalide" ticket_code = ticket_data.get("code", "Inconnu") logger.info(f"Analyse du ticket {ticket_code}") print(f"AgentTicketAnalyser: analyse du ticket {ticket_code}") prompt = self._generer_prompt(ticket_data) try: response = self.llm.interroger(prompt) logger.info("Analyse du ticket terminée avec succès") print(f" Analyse terminée: {len(response)} caractères") result = { "prompt": prompt, "response": response, "metadata": { "timestamp": self._get_timestamp(), "source_agent": self.nom, "ticket_id": ticket_code, "model_info": { "model": getattr(self.llm, "modele", str(type(self.llm))), **getattr(self.llm, "params", {}) }, "source_agent": self.nom } } sauvegarder_donnees(ticket_code, "analyse_ticket", result, base_dir="reports", is_resultat=True) except Exception as e: logger.error(f"Erreur d'analyse: {str(e)}") return f"ERREUR: {str(e)}" self.ajouter_historique("analyse_ticket", { "ticket_id": ticket_code, "prompt": prompt, "timestamp": self._get_timestamp() }, response) return response def _generer_prompt(self, ticket_data: Dict[str, Any]) -> str: ticket_code = ticket_data.get("code", "Inconnu") name = ticket_data.get("name", "").strip() description = ticket_data.get("description", "").strip() create_date = ticket_data.get("create_date", "") auteur_initial = ticket_data.get("partner_id_email_from", "Client") texte = f"### TICKET {ticket_code}\n\n" if name: texte += f"--- MESSAGE INITIAL DU CLIENT ---\n" texte += f"Auteur : {auteur_initial}\n" texte += f"Date : {self._formater_date(create_date)}\n" texte += f"Contenu :\n{name}\n" if description and description != "


": texte += f"{description}\n\n" messages = ticket_data.get("messages", []) for i, msg in enumerate(messages): if not isinstance(msg, dict): continue auteur = msg.get("author_id", "inconnu") date = self._formater_date(msg.get("date", "inconnue")) sujet = msg.get("subject", "").strip() message_type = msg.get("message_type", "").strip() contenu = msg.get("content", "").strip() texte += f"--- MESSAGE {i+1} ---\n" texte += f"Auteur : {auteur}\n" texte += f"Date : {date}\n" texte += f"Type : {message_type}\n" if sujet: texte += f"Sujet : {sujet}\n" texte += f"Contenu :\n{contenu}\n\n" return texte def _formater_date(self, date_str: str) -> str: if not date_str: return "date inconnue" try: formats = [ "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ", "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ", "%Y-%m-%dT%H:%M:%S", "%Y-%m-%d %H:%M:%S", "%d/%m/%Y %H:%M:%S", "%d/%m/%Y" ] for fmt in formats: try: dt = datetime.strptime(date_str, fmt) return dt.strftime("%d/%m/%Y %H:%M") except ValueError: continue return date_str except Exception: return date_str def _get_timestamp(self) -> str: return datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")